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勘探投资在石油地质工作中有着极其重要的地位，对勘探投资的预测为石油地质工作提供十分重要的指导意义。 灰色预测方法是一种根据少量信息来进行推断并预测系统未来的变化趋势的一种模型。虽然这种预测模型的应用现在越来越广泛，但是其本身也存在一定的问题和缺点。本文以灰色预测模型中最常见和最普通的GM(1，1)模型作为切入点，并针对其不足，将GM(1，1)模型与遗传算法、粒子群算法、BP神经网络等人工智能算法相结合，分别建立以GM(1，1)模型为核心的新的预测模型，并将这些模型应用在对勘探投资的预测当中，对比分析其优劣。 本文通过对GM(1，1)模型进行分析，运用一系列人工智能算法，针对GM(1，1)模型的不足进行改进，并对比分析这些改进以后的算法，并从中找出最好的一种算法，从而代替原有的GM(1，1)模型来对勘探投资进行预测。另外本文还简单提出GM(1，2)模型的概念，希望以GM(1，2)模型为出发点，建立一个新的以灰色预测为核心的预测模型，今后用来对勘探投资进行预测。